Trainkore 是一个自动提示工程平台,能够在多个 LLM 供应商之间实现模型切换、评估和优化,同时将成本降低高达 85%。
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Trainkore

产品信息

更新时间:09/11/2024

什么是Trainkore

Trainkore 是一个用于管理和优化大型语言模型 (LLM) 交互的统一平台。它作为一个全面的解决方案,通过自动提示生成、模型路由和性能监控帮助组织处理多个 AI 模型。该平台旨在通过提供提示工程、版本控制和与流行 AI 框架的集成工具,使 AI 实施更加高效和成本效益。

Trainkore 的主要功能

Trainkore 是一个统一的 AI 平台,提供自动提示生成、模型切换和评估功能,支持多个 LLM 提供商。它提供了提示版本控制、可观测性套件和性能优化等功能,声称与使用单一 LLM 相比,可将成本降低高达 85%。
自动提示生成: 为各种用例和不同的 AI 模型动态生成优化的提示
模型路由与切换: 智能地在多个 LLM 提供商(包括 OpenAI、Gemini、Coherence 和 Anthropic)之间路由请求,以提高性能和成本效率
全面的可观测性: 提供详细的日志、指标和性能分析工具,用于监控和调试 AI 交互
提示版本控制: 维护提示的版本控制,并根据性能数据进行迭代改进

Trainkore 的用例

AI 开发集成: 无缝集成现有的 AI 框架,如 Langchain 和 LlamaIndex,以增强开发工作流程
成本优化: 通过智能模型路由和优化,帮助组织降低 AI 运营成本
性能监控: 通过全面的日志记录和分析,使团队能够跟踪和分析 AI 模型的性能

优点

通过优化显著节省成本
轻松集成多个 AI 提供商
全面的监控和分析能力

缺点

实验性功能可能不够稳定
有效利用所有功能的学习曲线

如何使用Trainkore

安装 Trainkore: 使用以下代码在项目中导入并初始化 Trainkore:import Trainkore from 'trainkore'
创建实例: 使用以下代码初始化一个新的 Trainkore 实例:const trainkore = new Trainkore()
配置聊天提示: 通过使用 trainkore.chatPrompt.create() 创建包含消息和模型参数的对象来设置聊天提示
选择模型: 在模型参数中选择可用模型,包括 OpenAI、Anthropic、Llama2 或自定义模型
生成提示: 使用自动提示生成功能为不同的用例动态创建提示
监控性能: 访问可观测性套件以查看指标、调试日志和分析输入/输出性能
版本控制: 使用提示版本控制系统在组织内管理和迭代提示
评估结果: 查看包含输入、输出、评分、提示和元数据的日志以评估性能

Trainkore 常见问题解答

Trainkore 是一个提供自动提示生成、模型切换和评估功能的提示和 RAG 平台。它比使用任何单一的 LLM 提供更高的性能和更低的成本。

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